Почему будущее ИИ в Нигерии зависит от устранения разрозненности государственных данных

Восемь крупных государственных агентств располагают одними из наиболее ценных наборов данных о гражданах Нигерии. Однако эти базы данных остаются изолированными, без должного взаимодействия или обмена данными. Отраслевые эксперты говорят, что если это не изменится, стремление Нигерии стать ведущей державой в области искусственного интеллекта в Африке может столкнуться с трудностями ещё до того, как оно по-настоящему начнётся.

ИИ-системы нуждаются в больших объёмах высококачественных данных для эффективной работы. Когда данные хранятся в отдельных базах с использованием разных форматов и стандартов, становится сложнее создавать ИИ-инструменты, способные улучшить такие услуги, как здравоохранение, образование, сбор налогов и верификация личности.

Фрагментация охватывает некоторые из наиболее важных баз данных страны. Национальная комиссия по управлению идентификацией (NIMC) управляет базой данных национальных идентификационных номеров (NIN), тогда как Центральный банк Нигерии (CBN) курирует систему банковских идентификационных номеров (BVN).

Другие агентства, включая Комиссию по телекоммуникациям Нигерии (NCC), Иммиграционную службу Нигерии (NIS), Федеральную налоговую службу (FIRS), Федеральный корпус безопасности дорожного движения (FRSC), Комиссию по корпоративным делам (CAC) и Независимую национальную избирательную комиссию (INEC), ведут отдельные базы данных для абонентов телекоммуникационных сетей, паспортов, налогов, водительских удостоверений, регистрации предприятий и списков избирателей.

Нигерия потратила почти два десятилетия на попытки решить эту проблему. Закон о Национальной комиссии по управлению идентификацией 2007 года учредил Национальную систему управления идентификацией (NIMS) в качестве центральной системы идентификации, призванной объединить государственные базы данных.

Наиболее активные усилия были предприняты в 2020 году, когда правительство обязало привязать SIM-карты к национальным идентификационным номерам (NIN), стремясь связать данные телекоммуникаций с проверенными личностями. Тем не менее, несмотря на эти усилия, институциональное соперничество и озабоченность вопросами права собственности на данные продолжают удерживать многие системы в параллельной работе, а не в рамках единой цифровой инфраструктуры.

Ставки стали ещё выше по мере того, как Нигерия ускоряет реализацию своих амбиций в области ИИ. В 2025 году страна запустила Национальную стратегию искусственного интеллекта и представила N-Atlas — первую в Африке поддерживаемую правительством многоязычную большую языковую модель. Однако эксперты говорят, что проблема уже не в концепции, а в её реализации.

«Сегодня мы переходим от политики к прогрессу», — сказал Кашифу Инуа Абдуллахи, генеральный директор Национального агентства по развитию информационных технологий (NITDA), в выступлении, зачитанном Эммануэлем Эдетом, исполняющим обязанности директора по регулированию и соблюдению нормативных требований на саммите AI Summit Nigeria в Абудже во вторник. «Истинная мера успеха — не количество публикуемых нами политик, а то влияние, которое эти политики оказывают на жизнь рядовых нигерийцев».

Однако достижение этого результата может зависеть от устранения информационных барьеров между государственными структурами.

«Искусственный интеллект работает не только на алгоритмах», — сказал Абдуллахи. «Он работает на энергии, вычислительных мощностях, данных, талантах, инфраструктуре и, прежде всего, на доверии».

Это высказывание отражает растущее глобальное понимание того, что лидерство в области ИИ зависит не только от технических возможностей, но и от институциональной готовности. Страны, лидирующие во внедрении ИИ, — это не обязательно те, кто создаёт передовые модели; зачастую это те, кому удалось интегрировать данные и перевести государственные услуги в цифровой формат.

Джон Эдокполо, руководитель отдела по взаимодействию с государственными органами Microsoft для Африки, привёл в качестве примеров такие страны, как Объединённые Арабские Эмираты и Сингапур.

«Эти страны не обязательно лидируют в разработке чипов или созданием моделей», — сказал он. «Что им удалось хорошо сделать — это цифровизировать управление и создать централизованные системы, обеспечивающие обмен данными и распространение ИИ».

Проблема не техническая

По словам Эдета, государственные агентства по-разному классифицируют данные и управляют ими, что порождает несоответствия, затрудняющие обмен информацией.

«Мы провели опрос и выяснили, что разные государственные агентства классифицируют данные по-разному», — пояснил он. «Как гармонизировать это так, чтобы, имея определённую категорию данных, вы знали, какой тип данных ожидать и как управлять этими данными во всех агентствах?»

Без стандартизированных классификаций ИИ-системы не могут эффективно агрегировать информацию из нескольких источников. Например, медицинская ИИ-платформа может испытывать трудности с объединением больничных записей, если учреждения используют разные форматы или стандарты.

Для решения этой проблемы NITDA заявило, что работает в рамках Национальной облачной политики и разрабатывает механизмы обмена данными. Однако процесс оказывается более сложным, чем предполагалось.

«Проблемы огромны», — признал Эдет во время панельной сессии, где он выступал от своего имени. «Это займёт больше времени, чем мы ожидали».

По словам Эдета, государственные агентства всё больше осознают, что данные имеют ценность. В ряде случаев эта ценность выражается в институциональной значимости, влиянии или будущих возможностях монетизации.

«Многие государственные агентства понимают, что данные имеют ценность», — сказал Эдет. «С их точки зрения, делиться данными — значит отказываться от этой ценности».

Это создаёт парадокс. ИИ-системам необходимы интегрированные наборы данных для генерации аналитических сведений, однако сами учреждения, располагающие этими наборами данных, зачастую не хотят ими делиться.

«Никто не хочет быть незначимым ни в какой системе», — добавил он.

В результате формируется фрагментированная цифровая экосистема, в которой ценная информация остаётся заблокированной внутри институциональных границ.

Доверие — это валюта ИИ

Если данные — это топливо ИИ, то доверие может быть его валютой. Внедрение ИИ не может быть успешным без общественного доверия к тому, как собираются, обрабатываются и используются данные.

Регуляторы Нигерии, судя по всему, осознают эти риски.

Бабатунде Бамигбойе, руководитель отдела правоприменения и нормативного регулирования Комиссии по защите данных Нигерии (NDPC), подчеркнул важность законной, справедливой и прозрачной обработки данных в соответствии с Законом Нигерии о защите данных.

Развитие ИИ создаёт новые вызовы, поскольку ИИ-системам для эффективной работы зачастую требуются огромные объёмы данных.

«Сбор миллиона точек данных может быть допустим», — пояснил Бамигбойе, — «но вопрос в том, является ли цель законной по отношению к субъекту данных».

Это становится особенно важным при работе с уязвимыми группами населения, такими как дети.

Использование ИИ для предоставления образовательных инструментов недостаточно охваченным сообществам может соответствовать общественным интересам. Однако использование аналогичных систем для манипулирования поведением потребителей — нет.

Принцип, по словам регуляторов, прост: инновации в области ИИ должны оставаться ориентированными на человека.